Добірка наукової літератури з теми "Evaluation of Measurement Uncertainty"
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Статті в журналах з теми "Evaluation of Measurement Uncertainty"
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Повний текст джерелаBiałek, Agnieszka, Sarah Douglas, Joel Kuusk, Ilmar Ansko, Viktor Vabson, Riho Vendt, and Tânia Casal. "Example of Monte Carlo Method Uncertainty Evaluation for Above-Water Ocean Colour Radiometry." Remote Sensing 12, no. 5 (February 29, 2020): 780. http://dx.doi.org/10.3390/rs12050780.
Повний текст джерелаCheng, Yinbao, Zhongyu Wang, Xiaohuai Chen, Yaru Li, Hongyang Li, Hongli Li, and Hanbin Wang. "Evaluation and Optimization of Task-oriented Measurement Uncertainty for Coordinate Measuring Machines Based on Geometrical Product Specifications." Applied Sciences 9, no. 1 (December 20, 2018): 6. http://dx.doi.org/10.3390/app9010006.
Повний текст джерелаKOIKE, Masayoshi. "Expression of Uncertainty in Measuremnet. Evaluation Methods of Uncertainty in Measurement." Journal of the Japan Society for Precision Engineering 65, no. 7 (1999): 941–44. http://dx.doi.org/10.2493/jjspe.65.941.
Повний текст джерелаBernstein, Johannes, and Albert Weckenmann. "Measurement uncertainty evaluation of optical multi-sensor-measurements." Measurement 45, no. 10 (December 2012): 2309–20. http://dx.doi.org/10.1016/j.measurement.2011.10.032.
Повний текст джерелаSchiering, Nadine, and Olaf Schnelle-Werner. "Uncertainty evaluation in industrial pressure measurement." Journal of Sensors and Sensor Systems 8, no. 2 (July 30, 2019): 251–59. http://dx.doi.org/10.5194/jsss-8-251-2019.
Повний текст джерелаStefopoulos, Georgios, Stylianos Rigas, Panagiotis Tsirikoglou, and Anestis I. Kalfas. "Evaluation of pressure and species concentration measurement using uncertainty propagation." E3S Web of Conferences 345 (2022): 02008. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202234502008.
Повний текст джерелаDieng, A., and A. Veres. "Radiotherapy dose measurement uncertainty evaluation." Physica Medica 29 (June 2013): e45. http://dx.doi.org/10.1016/j.ejmp.2013.08.137.
Повний текст джерелаKristiansen, Jesper. "The Guide to Expression of Uncertainty in Measurement Approach for Estimating Uncertainty." Clinical Chemistry 49, no. 11 (November 1, 2003): 1822–29. http://dx.doi.org/10.1373/clinchem.2003.021469.
Повний текст джерелаVulevic, Branislav, Cedomir Belic, and Luka Perazic. "Measurement uncertainty in broadband radiofrequency radiation level measurements." Nuclear Technology and Radiation Protection 29, no. 1 (2014): 53–57. http://dx.doi.org/10.2298/ntrp1401053v.
Повний текст джерелаДисертації з теми "Evaluation of Measurement Uncertainty"
Zakharov, I. P., O. A. Botsiura, I. Tsybina, and O. Zakharov. "Measurement uncertainty evaluation by kurtosis method at micrometer calibration." Thesis, "Софттрейд", 2020. https://openarchive.nure.ua/handle/document/18983.
Повний текст джерелаWei, Peng. "Web and knowledge-based decision support system for measurement uncertainty evaluation." Thesis, Brunel University, 2009. http://bura.brunel.ac.uk/handle/2438/10114.
Повний текст джерелаRusso, Domenico. "Innovative procedure for measurement uncertainty evaluation of environmental noise accounting for sound pressure variability." Doctoral thesis, Universita degli studi di Salerno, 2017. http://hdl.handle.net/10556/2574.
Повний текст джерелаThis study aims to demonstrate the importance of uncertainty evaluation in the measurement of environmental noise in the context of Italian legislation on noise pollution. Attention is focused on the variability of the measurand as a source of uncertainty and a procedure for the evaluation of uncertainty for environmental noise measurement is proposed. First drawing on several real noise datasets in order to determine suitable measurement time intervals for the estimation of the environmental noise, a data-driven sampling strategy is proposed, which takes into account the observed variability associated with measured sound pressure levels. Outliers are eliminated from the actual noise measurements using an outlier detection algorithm based on K-neighbors distance. As the third step, the contribution of measurand variability on measurement uncertainty is determined by using the normal bootstrap method. Experimental results exploring the adoption of the proposed method drawing upon real data from environmental noise using acquisition campaigns confirm the reliability of the proposal. It is shown to be very promising with regard to the prediction of expected values and uncertainty of traffic noise when a reduced dataset is considered. [edited by author]
Negli ultimi anni, studiosi ed esperti del settore hanno focalizzato la loro attenzione sulle possibili fonti di incertezza associabili a tale attività, cercando di pervenire a modelli che contemplassero tutte le variabili che concorrono alla determinazione dell’incertezza nella misura dei livelli di pressione acustica: l'incertezza dovuta alle caratteristiche della strumentazione di misura (fonometri o analizzatori multicanale), l'errore derivante dal posizionamento della strumentazione e quindi dei trasduttori microfonici, l'incertezza dovuta al calibratore, nonché l’incertezza da associare. Al fine, però, di fornire un’adeguata stima dell’indeterminazione associata alla misura del livello equivalente di rumore ambientale, risulta indispensabile considerare l’incertezza derivante dall’intrinseca variabilità del fenomeno in esame. Il tema risulta essere di particolare interesse scientifico e, negli ultimi anni, molti autori hanno proposto diverse metodologie di approccio al suddetto problema, in particolare alcuni hanno focalizzato l’attenzione sull’eliminazione dei segnali sonori non desiderati, altri sulla stima del tempo di misura e altri ancora direttamente sulla determinazione dell’incertezza. Alla luce di quanto esposto, ho pensato di integrare le diverse tecniche studiate in un’unica procedura, basata sul metodo bootstrap, tecnica statistica di ricampionamento con sostituzione del dataset iniziale, in quanto non ha limitazioni in termini di forma e di proprietà delle distribuzioni statistiche considerate ed è, pertanto, più adatta all’analisi del rumore ambientale, la cui popolazione non è strettamente gaussiana. Inizialmente, dal momento che l’affidabilità della stima degli indicatori di rumore ambientale dipende in modo significativo dalla variabilità temporale del rumore, e, quindi, risulta fondamentale scegliere in modo accurato il tempo di misura che tenga in considerazione la variabilità statistica del fenomeno acustico sotto osservazione, l’algoritmo individua in modo automatico un tempo minimo di acquisizione, corrispondente al numero minimo di livelli pressione sonora necessari a garantire la significatività statistica del set di dati di partenza. In una seconda fase sono individuati ed eliminati dal segnale acquisito eventuali valori anomali (outlier) ed, infine, è calcolata l’incertezza relativa al misurando applicando il metodo bootstrap. I risultati di tale metodo sono stati anche confrontati con la stima del valore atteso per il descrittore acustico a breve termine e della corrispondente incertezza applicando il metodo classico (GUM ISO). Poiché le grandezze calcolate con l’applicazione del metodo bootstrap si avvicinano molto a quelle determinate con il metodo classico nell’ipotesi di ridotto numero di campioni, tale procedura risulta altresì particolarmente adatta alla previsione dell'indicatore di rumore ambientale quando sono disponibili pochi dati di misura. [a cura dell'autore]
XV n.s. (XXIX)
Stellini, Marco. "Evaluation of Uncertainty and Repeatability in Measurement: two application studies in Synchronization and EMC Testing." Doctoral thesis, Università degli studi di Padova, 2009. http://hdl.handle.net/11577/3425620.
Повний текст джерелаOrganizzare una efficiente campagna di misure richiede la conoscenza e la caratterizzazione dei parametri e degli effetti che possono influire sulla misura stessa. L’analisi dell’incertezza è un esempio di come l’accuratezza sia spesso difficile da quantificare. Oltre all’incertezza tuttavia assume un ruolo chiave la ripetibilità, ovvero la possibilità di replicare il test e le relative misure in momenti diversi. L’attività di ricerca ha riguardato proprio questo aspetto di analisi della ripetibilità dei test prendendo in considerazione alcuni casi di studio specifici sia in ambito di Misure relative alla Sincronizzazione tra nodi di un sistema distribuito sia di Misure per la Compatibilità Elettromagnetica. La sincronizzazione è un’esigenza particolarmente sentita quando si considerano strutture di misura distribuite. I nodi di rete sviluppati per queste ricerche sono basati sia su PC dotati di sistema operativo Real Time (RTAI) sia su sistemi embedded Linux-based (Acme Systems FOX Board) interfacciati ad un modulo ausiliario su cui si trova un field-programmable gate array (FPGA). I test condotti hanno permesso di misurare e classificare l’incertezza dovuta al jitter nel meccanismo di Time Stamp, e conseguentemente di valutare la risoluzione e la ripetibilità della sincronizzazione raggiunta in diverse condizioni di traffico utilizzando un protocollo di sincronizzazione standardizzato secondo l’IEEE 1588 (PTPd). In ambito di compatibilità elettromagnetica, il lavoro svolto si è concentrato sull’analisi della ripetibilità di misure tipiche di alcune applicazioni pratiche in ambito EMC. E’ stata svolta una analisi approfondita dei fenomeni parassiti legati alla taratura di una LISN e sono stati introdotti alcuni miglioramenti costruttivi al fine di ridurre i contributi di incertezza. Si è condotta una indagine teorico-sperimentale sull’incertezza associata alla misura di immunità con generatore di scariche elettrostatiche e l’individuazione di possibili soluzioni. E’ stato avviato uno studio sulle prestazioni dei siti per le misure dei disturbi irradiati (camere anecoiche, open-area test site) mediante simulazioni teoriche e prove ’in campo’ al fine di valutare i limiti di impiego dei diversi siti e comparare i risultati ottenuti con sorgenti di riferimento. Infine, vengono riportati i risultati di una ricerca svolta presso l’Università di Houston e relativa alla propagazione di campi elettromagnetici.
Celebioglu, Emrah Hasan. "Developing A Computer Program For Evaluating Uncertainty Of Some Typical Dimensional Measuring And Gauging Devices." Master's thesis, METU, 2005. http://etd.lib.metu.edu.tr/upload/12605976/index.pdf.
Повний текст джерелаs dimension, mechanical effects, etc. are considered. The program developed, employs the EAL, NIST and GUM uncertainty evaluation equations as standard equations. However, the program can also be used for other measuring instruments and the users can define their own uncertainty equation. In the evaluations, for the standard uncertainty of the variables considered, symmetric distributions are used. The program gives the uncertainty budget and to compare the contribution of each variable on the overall uncertainty of the measurement, the uncertainty effect ratio is also given. In this thesis the evaluation process for uncertainty in measurement, the difference between the measurement error and uncertainty in measurement and the structure of the program are discussed. Also, a set of experiments has been made to illustrate the application of the program for evaluating the measurement uncertainty of vernier callipers with 1/50 and 1/20 resolutions, digital vernier calliper and 25 mm micrometer.
Lee, Kyutae. "Evaluation of methodologies for continuous discharge monitoring in unsteady open-channel flows." Diss., University of Iowa, 2013. https://ir.uiowa.edu/etd/5012.
Повний текст джерелаPowell, Joanne. "Evaluating measurement uncertainty in amino acid racemization analysis : towards a new chronology." Thesis, University of York, 2012. http://etheses.whiterose.ac.uk/4465/.
Повний текст джерелаMahowald, Jean [Verfasser]. "EVALUATION OF DYNAMIC DAMAGE INDICATORS ON REAL-LIFE CIVIL ENGINEERING STRUCTURES: MEASUREMENT UNCERTAINTY AND ENVIRONMENTAL INFLUENCES CONSIDERED / Jean Mahowald." Aachen : Shaker, 2014. http://d-nb.info/1050341740/34.
Повний текст джерелаMannschatz, Theresa. "Site evaluation approach for reforestations based on SVAT water balance modeling considering data scarcity and uncertainty analysis of model input parameters from geophysical data." Doctoral thesis, Saechsische Landesbibliothek- Staats- und Universitaetsbibliothek Dresden, 2015. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa-175309.
Повний текст джерелаUmfangreiche Abholzungen, besonders in den (Sub-)Tropen, habe zu intensiver Bodendegradierung und Erosion mit einhergehendem Verlust der Bodenfruchtbarkeit geführt. Eine wirksame Maßnahme zur Vermeidung fortschreitender Bodendegradierung und Erosion sind Aufforstungen auf diesen Flächen, die bisweilen zu einer verbesserten Bodenqualität führen können. Eine Umwandlung von Grünland zu Wald kann jedoch einen entscheidenden Einfluss auf den Wasserhaushalt haben. Selbst unter humid-tropischen Klimabedingungen, wo Wasser in der Regel kein begrenzender Faktor ist, können sich Aufforstungen negativ auf die Wasserverfügbarkeit auswirken. In diesem Zusammenhang muss auch berücksichtigt werden, dass Klimamodelle eine Abnahme der Niederschläge in einigen dieser Regionen prognostizieren. Um die Probleme, die mit dem Klimawandel in Verbindung stehen zu mildern (z.B. Zunahme von Erosion und Dürreperioden), wurden und werden bereits umfangreiche Aufforstungsmaßnahmen durchgeführt. Viele dieser Maßnahmen waren nicht immer umfassend erfolgreich, weil die Umgebungsbedingungen sowie die pflanzenspezifischen Anforderungen nicht angemessen berücksichtigt wurden. Dies liegt häufig an der schlechten Datengrundlage sowie an den in vielen Entwicklungs- und Schwellenländern begrenzter verfügbarer finanzieller Mittel. Aus diesem Grund werden innovative Ansätze benötigt, die in der Lage sind quasi-kontinuierlich und kostengünstig die Standortbedingungen zu erfassen und zu bewerten. Gleichzeitig sollte eine Überwachung der Wiederaufforstungsmaßnahme erfolgen, um deren Erfolg zu bewerten und potentielle negative Effekte (z.B. Wasserknappheit) zu erkennen und diesen entgegenzuwirken bzw. reduzieren zu können. Um zu vermeiden, dass Wiederaufforstungen fehlschlagen oder negative Auswirkungen auf die Ökosystemdienstleistungen haben, ist es entscheidend, Kenntnisse vom tatsächlichen Wasserhaushalt des Ökosystems zu erhalten und Änderungen des Wasserhaushalts durch Wiederaufforstungen vorhersagen zu können. Die Ermittlung und Vorhersage von Wasserhaushaltsänderungen infolge einer Aufforstung unter Berücksichtigung des Klimawandels erfordert die Berücksichtigung komplex-verzahnter Rückkopplungsprozesse im Boden-Vegetations-Atmosphären Kontinuum. Hydrologische Modelle, die explizit den Einfluss der Vegetation auf den Wasserhaushalt untersuchen sind Soil-Vegetation-Atmosphere-Transfer (SVAT) Modelle. Die vorliegende Studie verfolgte zwei Hauptziele: (i) die Entwicklung und Erprobung einer Methodenkombination zur Standortbewertung unter Datenknappheit (d.h. Grundanforderung des Ansatzes) (Teil I) und (ii) die Untersuchung des Einflusses der mit geophysikalischen Methoden vorhergesagten SVAT-Modeleingangsparameter (d.h. Vorhersageunsicherheiten) auf die Modellierung (Teil II). Eine Wasserhaushaltsmodellierung wurde in den Mittelpunkt der Methodenkombination gesetzt. In dieser Studie wurde das 1D SVAT Model CoupModel verwendet. CoupModel benötigen detaillierte räumliche Bodeninformationen (i) zur Modellparametrisierung, (ii) zum Hochskalierung von Modellergebnissen unter Berücksichtigung lokaler und regionaler Bodenheterogenität, und (iii) zur Beobachtung (Monitoring) der zeitlichen Veränderungen des Bodens und der Vegetation. Traditionelle Ansätze zur Messung von Boden- und Vegetationseigenschaften und deren Monitoring sind jedoch zeitaufwendig, teuer und beschränken sich daher oft auf Punktinformationen. Ein vielversprechender Ansatz zur Überwindung der räumlichen Einschränkung sind die Nutzung geophysikalischer Methoden. Aus diesem Grund wurden vis-NIR Spektroskopie (sichtbarer bis nah-infraroter Wellenlängenbereich) zur quasi-kontinuierlichen Messung von physikalischer und chemischer Bodeneigenschaften und Satelliten-basierte Fernerkundung zur Ableitung von Vegetationscharakteristika (d.h. Blattflächenindex (BFI)) eingesetzt. Da die mit geophysikalisch hergeleiteten Bodenparameter (hier Bodenart) und Pflanzenparameter zur Parametrisierung eines SVAT Models verwendet werden können, wurde die gesamte Prozessierungskette und die damit verbundenen Unsicherheiten und deren potentiellen Auswirkungen auf die Wasserhaushaltsmodellierung mit CoupModel untersucht. Ein Gewächshausexperiment mit Bambuspflanzen wurde durchgeführt, um die zur CoupModel Parametrisierung notwendigen pflanzenphysio- logischen Parameter zu bestimmen. Geoelektrik wurde eingesetzt, um die Bodenschichtung der Untersuchungsfläche zu untersuchen und ein repräsentatives Bodenprofil zur Modellierung zu definieren. Die Bodenstruktur wurde unter Verwendung einer Bildanalysetechnik ausgewertet, die die qualitativen Bewertung und Vergleichbarkeit struktureller Merkmale ermöglicht. Um den Anforderungen des gewählten Standortbewertungsansatzes gerecht zu werden, wurde die Methodik auf einem Standort mit einer Bambusplantage und einem Sekundärregenwald (als Referenzfläche) in NO-Brasilien (d.h. geringe Datenverfügbarkeit) entwickelt und getestet. Das Ziel dieser Arbeit war jedoch nicht die Modellierung dieses konkreten Standortes, sondern die Bewertung der Eignung des gewählten Methodenansatzes zur Standortbewertung für Aufforstungen und deren zeitliche Beobachtung, als auch die Bewertung des Einfluss von Aufforstungen auf den Wasserhaushalt und die Bodenqualität. Die Ergebnisse (Teil III) verdeutlichen, dass es notwendig ist, sich den potentiellen Einfluss der Messunsicherheiten der SVAT Modelleingangsparameter auf die Modellierung bewusst zu sein. Beispielsweise zeigte sich, dass die Vorhersageunsicherheiten der Bodentextur und des BFI einen bedeutenden Einfluss auf die Wasserhaushaltsmodellierung mit CoupModel hatte. Die Arbeit zeigt weiterhin, dass vis-NIR Spektroskopie zur schnellen und kostengünstigen Messung, Kartierung und Überwachung boden-physikalischer (Bodenart) und -chemischer (N, TOC, TIC, TC) Eigenschaften geeignet ist. Die Qualität der Bodenvorhersage hängt vom Instrument (z.B. Sensorauflösung), den Probeneigenschaften (z.B. chemische Zusammensetzung) und den Standortmerkmalen (z.B. Klima) ab. Die Sensitivitätsanalyse mit CoupModel zeigte, dass der Einfluss der spektralen Bodenartvorhersageunsicherheiten auf den mit CoupModel simulierten Oberflächenabfluss, Evaporation, Transpiration und Evapotranspiration ebenfalls von den Standortbedingungen (z.B. Klima, Bodentyp) abhängt. Aus diesem Grund wird empfohlen eine SVAT Model Sensitivitätsanalyse vor der spektroskopischen Feldmessung von Bodenparametern durchzuführen, um die Standort-spezifischen Boden- und Klimabedingungen angemessen zu berücksichtigen. Die Anfertigung einer Bodenkarte unter Verwendung von Kriging führte zu schlechten Interpolationsergebnissen in Folge der Aufsummierung von Mess- und Schätzunsicherheiten (d.h. bei spektroskopischer Feldmessung, Kriging-Fehler) und der kleinskaligen Bodenheterogenität. Anhand des gewählten Bodenbewertungsansatzes (vis-NIR Spektroskopie, Strukturvergleich mit Bildanalysetechnik, traditionelle Laboranalysen) konnte gezeigt werden, dass es bei gleichem Bodentyp (Vertisol) signifikante Unterschiede zwischen den Böden unter Bambus und Sekundärwald gibt. Anhand der wichtigsten Ergebnisse kann festgehalten werden, dass die gewählte Methodenkombination zur detailreicheren und effizienteren Standortuntersuchung und -bewertung für Aufforstungen beitragen kann. Die Ergebnisse dieser Studie geben einen Einblick darauf, wo und wann bei Boden- und Vegetationsmessungen eine besonders hohe Messgenauigkeit erforderlich ist, um Unsicherheiten bei der SVAT Modellierung zu minimieren
Extensos desmatamentos que estão sendo feitos especialmente nos trópicos e sub-trópicos resultam em uma intensa degradação do solo e num aumento da erosão gerando assim uma redução na sua fertilidade. Reflorestamentos ou plantações nestas áreas degradadas podem ser medidas eficazes para atenuar esses problemas e levar a uma melhoria da qualidade do mesmo. No entanto, uma mudança no uso da terra, por exemplo de pastagem para floresta pode ter um impacto crucial no balanço hídrico e isso pode afetar a disponibilidade de água, mesmo sob condições de clima tropical úmido, onde a água normalmente não é um fator limitante. Devemos levar também em consideração que de acordo com projeções de mudanças climáticas, as precipitações em algumas dessas regiões também diminuirão agravando assim, ainda mais o quadro apresentado. Para mitigar esses problemas relacionados com as alterações climáticas, reflorestamentos são frequentemente realizados mas raramente são bem-sucedidos, pois condições ambientais como os requisitos específicos de cada espécie de planta, não são devidamente levados em consideração. Isso é muitas vezes devido, não só pela falta de dados, como também por recursos financeiros limitados, que são problemas comuns em regiões tropicais. Por esses motivos, são necessárias abordagens inovadoras que devam ser capazes de medir as condições ambientais quase continuamente e de maneira rentável. Simultaneamente com o reflorestamento, deve ser feita uma monitoração a fim de avaliar o sucesso da atividade e para prevenir, ou pelo menos, reduzir os problemas potenciais associados com o mesmo (por exemplo, a escassez de água). Para se evitar falhas e reduzir implicações negativas sobre os ecossistemas, é crucial obter percepções sobre o real balanço hídrico e as mudanças que seriam geradas por esse reflorestamento. Por este motivo, esta tese teve como objetivo desenvolver e testar uma combinação de métodos para avaliação de áreas adequadas para reflorestamento. Com esse intuito, foi colocada no centro da abordagem de avaliação a modelagem do balanço hídrico local, que permite a identificação e estimação de possíveis alterações causadas pelo reflorestamento sob mudança climática considerando o sistema complexo de realimentação e a interação de processos do continuum solo-vegetação-atmosfera. Esses modelos hidrológicos que investigam explicitamente a influência da vegetação no equilíbrio da água são conhecidos como modelos Solo-Vegetação-Atmosfera (SVAT). Esta pesquisa focou em dois objetivos principais: (i) desenvolvimento e teste de uma combinação de métodos para avaliação de áreas que sofrem com a escassez de dados (pré-requisito do estudo) (Parte I), e (ii) a investigação das consequências da incerteza nos parâmetros de entrada do modelo SVAT, provenientes de dados geofísicos, para modelagem hídrica (Parte II). A fim de satisfazer esses objetivos, o estudo foi feito no nordeste brasileiro,por representar uma área de grande escassez de dados, utilizando como base uma plantação de bambu e uma área de floresta secundária. Uma modelagem do balanço hídrico foi disposta no centro da metodologia para a avaliação de áreas. Este estudo utilizou o CoupModel que é um modelo SVAT unidimensional e que requer informações espaciais detalhadas do solo para (i) a parametrização do modelo, (ii) aumento da escala dos resultados da modelagem, considerando a heterogeneidade do solo de escala local para regional e (iii) o monitoramento de mudanças nas propriedades do solo e características da vegetação ao longo do tempo. Entretanto, as abordagens tradicionais para amostragem de solo e de vegetação e o monitoramento são demorados e caros e portanto muitas vezes limitadas a informações pontuais. Por esta razão, métodos geofísicos como a espectroscopia visível e infravermelho próximo (vis-NIR) e sensoriamento remoto foram utilizados respectivamente para a medição de propriedades físicas e químicas do solo e para derivar as características da vegetação baseado no índice da área foliar (IAF). Como as propriedades estimadas de solo (principalmente a textura) poderiam ser usadas para parametrizar um modelo SVAT, este estudo investigou toda a cadeia de processamento e as incertezas de previsão relacionadas à textura de solo e ao IAF. Além disso explorou o impacto destas incertezas criadas sobre a previsão do balanço hídrico simulado por CoupModel. O método geoelétrico foi aplicado para investigar a estratificação do solo visando a determinação de um perfil representante. Já a sua estrutura foi explorada usando uma técnica de análise de imagens que permitiu a avaliação quantitativa e a comparabilidade dos aspectos estruturais. Um experimento realizado em uma estufa com plantas de bambu (Bambusa vulgaris) foi criado a fim de determinar as caraterísticas fisiológicas desta espécie que posteriormente seriam utilizadas como parâmetros para o CoupModel. Os resultados do estudo (Parte III) destacam que é preciso estar consciente das incertezas relacionadas à medição de parâmetros de entrada do modelo SVAT. A incerteza presente em alguns parâmetros de entrada como por exemplo, textura de solo e o IAF influencia significantemente a modelagem do balanço hídrico. Mesmo assim, esta pesquisa indica que vis-NIR espectroscopia é um método rápido e economicamente viável para medir, mapear e monitorar as propriedades físicas (textura) e químicas (N, TOC, TIC, TC) do solo. A precisão da previsão dessas propriedades depende do tipo de instrumento (por exemplo da resolução do sensor), da propriedade da amostra (a composição química por exemplo) e das características das condições climáticas da área. Os resultados apontam também que a sensitividade do CoupModel à incerteza da previsão da textura de solo em respeito ao escoamento superficial, transpiração, evaporação, evapotranspiração e ao conteúdo de água no solo depende das condições gerais da área (por exemplo condições climáticas e tipo de solo). Por isso, é recomendado realizar uma análise de sensitividade do modelo SVAT prior a medição espectral do solo no campo, para poder considerar adequadamente as condições especificas do área em relação ao clima e ao solo. Além disso, o mapeamento de propriedades de solo previstas pela espectroscopia usando o kriging, resultou em interpolações de baixa qualidade (variogramas fracos) como consequência da acumulação de incertezas surgidas desde a medição no campo até o seu mapeamento (ou seja, previsão do solo via espectroscopia, erro do kriging) e heterogeneidade especifica de uma pequena escala. Osmétodos selecionados para avaliação das áreas (vis-NIR espectroscopia, comparação da estrutura de solo por meio de análise de imagens, análise de laboratório tradicionais) revelou a existência de diferenças significativas entre o solo sob bambu e o sob floresta secundária, apesar de ambas terem sido estabelecidas no mesmo tipo de solo (vertissolo). Refletindo sobre os principais resultados do estudo, pode-se afirmar que a combinação dos métodos escolhidos e aplicados representam uma forma mais detalhada e eficaz de avaliar se uma determinada área é adequada para ser reflorestada. Os resultados apresentados fornecem percepções sobre onde e quando, durante a medição do solo e da vegetação, é necessário se ter uma precisão mais alta a fim de minimizar incertezas potenciais na modelagem com o modelo SVAT
Frazer, Robert Charles. "Measurement uncertainty in gear metrology." Thesis, University of Newcastle Upon Tyne, 2007. http://hdl.handle.net/10443/852.
Повний текст джерелаКниги з теми "Evaluation of Measurement Uncertainty"
Menin, Boris M. Fundamental constants: Evaluating measurement uncertainty. Newcastle upon Tyne: Cambridge Scholars Publishing, 2019.
Знайти повний текст джерелаTaylor, B. N. Guidelines for evaluating and expressing the uncertainty of NIST measurement results. Gaithersburg, MD: U.S. Department of Commerce, Technology Administration, National Institute of Standards and Technology, 1994.
Знайти повний текст джерелаTaylor, B. N. Guidelines for evaluating and expressing the uncertainty of NIST measurement results. Gaithersburg, MD: U.S. Dept. of Commerce, Technology Administration, National Institute of Standards and Technology, 1994.
Знайти повний текст джерелаTaylor, B. N. Guidelines for evaluating and expressing the uncertainty of NIST measurement results. Gaithersburg, MD: U.S. Dept. of Commerce, Technology Administration, National Institute of Standards and Technology, 1993.
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Знайти повний текст джерелаInstitute, American National Standards. Guidance for evaluation of measurement uncertainty in performance tests of steam turbines: ANSI/ASME PTC 6 Report-1985. New York: The Society, 1986.
Знайти повний текст джерелаBromwich, Michael. Income measurement under uncertainty. Glasgow: University of Glasgow, School of Financial Studies, 1988.
Знайти повний текст джерелаBoros, Andor. Measurement evaluation. Amsterdam: Elsevier, 1989.
Знайти повний текст джерелаMandel, John. Measurement evaluation. Gaithersburg, MD: U.S. Dept. of Commerce, National Bureau of Standards, 1986.
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Знайти повний текст джерелаЧастини книг з теми "Evaluation of Measurement Uncertainty"
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Повний текст джерелаRossi, Giovanni Battista. "The Evaluation of Measurement Uncertainty." In Measurement and Probability, 205–21. Dordrecht: Springer Netherlands, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-94-017-8825-0_9.
Повний текст джерелаWampfler, Bruno, Samuel Affolter, Axel Ritter, and Manfred Schmid. "Evaluation of the Measurement Uncertainty." In Measurement Uncertainty in Analysis of Plastics, 13–29. München: Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG, 2022. http://dx.doi.org/10.3139/9781569908136.002.
Повний текст джерелаPauwels, Jean, Adriaan van der Veen, Andrée Lamberty, and Heinz Schimmel. "Evaluation of uncertainty of reference materials." In Measurement Uncertainty in Chemical Analysis, 29–33. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2000. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-05173-3_6.
Повний текст джерелаRösslein, M., and B. Wampfler. "Evaluation of Uncertainty in Analytical Measurement." In Quality in Chemical Measurements, 43–63. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2001. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-56604-2_5.
Повний текст джерелаGupta, H., Shanay Rab, and N. Garg. "Evaluation and Analysis of Measurement Uncertainty." In Handbook of Metrology and Applications, 1–15. Singapore: Springer Nature Singapore, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-1550-5_128-1.
Повний текст джерелаRösslein, Matthias. "Evaluation of uncertainty utilising the component by component approach." In Measurement Uncertainty in Chemical Analysis, 52–58. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2000. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-05173-3_10.
Повний текст джерелаBarwick, Vicki J., and Stephen L. R. Ellison. "The evaluation of measurement uncertainty from method validation studies." In Measurement Uncertainty in Chemical Analysis, 180–86. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2000. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-05173-3_33.
Повний текст джерелаBarwick, Vicki J., Stephen L. R. Ellison, Mark J. Q. Rafferty, and Rattanjit S. Gill. "The evaluation of measurement uncertainty from method validation studies." In Measurement Uncertainty in Chemical Analysis, 187–96. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2000. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-05173-3_34.
Повний текст джерелаBuzoianu, Mirella. "Some aspects of the evaluation of measurement uncertainty using reference materials." In Measurement Uncertainty in Chemical Analysis, 106–12. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2000. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-05173-3_19.
Повний текст джерелаТези доповідей конференцій з теми "Evaluation of Measurement Uncertainty"
Zakharov, Igor, and Olesia Botsiura. "Advanced Methods for Measurement Uncertainty Evaluation." In 2022 XXXII International Scientific Symposium Metrology and Metrology Assurance (MMA). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/mma55579.2022.9993256.
Повний текст джерелаWimmer, G., and V. Witkovsky. "Demodulation and uncertainty evaluation of quadrature interferometer signals when the errors are autoregressive." In 2017 11th International Conference on Measurement. IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.23919/measurement.2017.7983527.
Повний текст джерелаWei, Peng, Qing Ping Yang, Mohd Rizal Salleh, and Barry Jones. "Symbolic Computation for Evaluation of Measurement Uncertainty." In 2007 IEEE Instrumentation & Measurement Technology Conference IMTC 2007. IEEE, 2007. http://dx.doi.org/10.1109/imtc.2007.379417.
Повний текст джерелаBetta, G., D. Capriglione, C. Liguori, and A. Paolillo. "Uncertainty evaluation in face recognition algorithms." In 2011 IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference (I2MTC). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/imtc.2011.5944124.
Повний текст джерелаDi Leo, G., and A. Paolillo. "Uncertainty evaluation of camera model parameters." In 2011 IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference (I2MTC). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/imtc.2011.5944307.
Повний текст джерелаFang, Lide, Jinhai Li, Suosheng Cao, and Xiangjie Kong. "Evaluation of Uncertainty of Heating Measurement System." In 2009 International Conference on Computational Intelligence and Software Engineering. IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/cise.2009.5366475.
Повний текст джерелаYang, Jiudong. "Measurement Accuracy and Evaluation of Uncertainty Principle." In 2009 International Joint Conference on Computational Sciences and Optimization, CSO. IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/cso.2009.390.
Повний текст джерелаZakharov, I. P., O. A. Botsiura, and I. N. Zadorozhna. "Measurement uncertainty evaluation at gauge block calibration." In 2019 XXIX International Scientific Symposium "Metrology and Metrology Assurance" (MMA). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/mma.2019.8936023.
Повний текст джерелаZakharov, Igor, Alexander Zakharov, and Evelina Zakharova. "MEASUREMENT UNCERTAINTY EVALUATION IN THE DIGITAL ERA." In Status and development trends of standardization and technical regulation in the world. Tashkent state technical university, 2022. http://dx.doi.org/10.51346/tstu-conf.22.1-77-0037.
Повний текст джерелаLi, Shuang, Zhongyu Wang, Jingyu Guan, and Jihu Wang. "Uncertainty Evaluation in Surface Structured Light Measurement." In 2021 IEEE 15th International Conference on Electronic Measurement & Instruments (ICEMI). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/icemi52946.2021.9679508.
Повний текст джерелаЗвіти організацій з теми "Evaluation of Measurement Uncertainty"
Wilcox, Stephen, Thomas Stoffel, and Aron Habte. Evaluation and Suitability of Using SERI QC Software for Estimating Measurement Uncertainty. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), August 2022. http://dx.doi.org/10.2172/1883560.
Повний текст джерелаMcelroy Jr, Robert. Total Measurement Uncertainty Evaluation for Neutron Multiplicity Assay of Pu-oxide and MOX Materials. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), January 2021. http://dx.doi.org/10.2172/1767868.
Повний текст джерелаPossolo, Antonio. Evaluating, Expressing, and Propagating Measurement Uncertainty for NIST Reference Materials. National Institute of Standards and Technology, July 2020. http://dx.doi.org/10.6028/nist.sp.260-202.
Повний текст джерелаZirkel-Hofer, Annie, Stephen Perry, Sven Fahr, Korbinian Kramer, Anna Heimsath, Stephan Scholl, and Werner Platzer. Improved in situ performance testing of line-concentrating solar collectors: Comprehensive uncertainty analysis for the selection of measurement instrumentation. IEA SHC Task 55, October 2016. http://dx.doi.org/10.18777/ieashc-task55-2016-0001.
Повний текст джерелаTaylor, B. N. Guidelines for evaluating and expressing the uncertainty of NIST measurement results. Gaithersburg, MD: National Bureau of Standards, 1994. http://dx.doi.org/10.6028/nist.tn.1297.
Повний текст джерелаTaylor, Barry N., and Chris E. Kuyatt. Guidelines for evaluating and expressing the uncertainty of NIST measurement results. Gaithersburg, MD: National Institute of Standards and Technology, January 2018. http://dx.doi.org/10.6028/nist.tn.1297-1993.
Повний текст джерелаPossolo, Antonio. Simple Guide for Evaluating and Expressing the Uncertainty of NIST Measurement Results. National Institute of Standards and Technology, October 2015. http://dx.doi.org/10.6028/nist.tn.1900.
Повний текст джерелаKyllönen, Katriina, Karri Saarnio, Ulla Makkonen, and Heidi Hellén. Verification of the validity of air quality measurements related to the Directive 2004/107/EC in 2019-2020 (DIRME2019). Finnish Meteorological Institute, 2020. http://dx.doi.org/10.35614/isbn.9789523361256.
Повний текст джерелаHolland, Michael K., and Patrick E. O'Rourke. Gum-compliant uncertainty propagations for Pu and U concentration measurements using the 1st-prototype XOS/LANL hiRX instrument; an SRNL H-Canyon Test Bed performance evaluation project. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), May 2016. http://dx.doi.org/10.2172/1252419.
Повний текст джерелаHill, D. A. Measurement uncertainty of radiated emissions. Gaithersburg, MD: National Bureau of Standards, 1997. http://dx.doi.org/10.6028/nist.tn.1389.
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